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        長三角城市金融資源配置效率測度及影響因素
        ——基于DEA-Tobit模型的分析

        2021-06-08 09:26:42方大春郭燕梅
        山東工商學院學報 2021年3期
        關鍵詞:金融效率模型

        方大春,郭燕梅

        (安徽工業(yè)大學 商學院,安徽 馬鞍山 243032)

        一、引言

        我國正處在經(jīng)濟由高速增長轉向高質量發(fā)展的關鍵時期,金融資源配置效率影響經(jīng)濟結構均衡性和實體經(jīng)濟發(fā)展。優(yōu)化金融資源配置效率、提升金融服務實體經(jīng)濟的能力成為經(jīng)濟轉型的關鍵。長三角地區(qū)作為我國在經(jīng)濟發(fā)展中最活躍、最開放和最具創(chuàng)新性的地區(qū)之一,它在國家現(xiàn)代化建設和全面開放的總體框架中占據(jù)著至關重要的戰(zhàn)略地位。長三角金融資源的均衡配置有利于推進區(qū)域經(jīng)濟的一體化發(fā)展和實現(xiàn)長三角一體化的國家戰(zhàn)略目標。因此,以長三角地區(qū)金融資源配置效率及其影響因素為對象進行探討,對于促進長三角地區(qū)經(jīng)濟高質量和一體化發(fā)展具有重大的實際意義。

        長期以來,我國主要按行政區(qū)域劃配置資源,金融資源在區(qū)域間高效配置中存在障礙,不利于區(qū)域一體化的發(fā)展(金鵬輝,2020)。韓大海、張文瑞、高鳳英(2007)認為,區(qū)域金融資源配置包括金融資源配置的數(shù)量和效率兩方面內容,前者是指金融資源空間布局的數(shù)量,后者是指區(qū)域金融功能的發(fā)揮程度。崔建軍(2012)通過對我國東、中、西部地區(qū)2008年金融資源及其配置效率進行分析后發(fā)現(xiàn)金融資源使用效率與金融資源占有份額并不匹配。安強身、姜占英(2015)研究發(fā)現(xiàn)在金融資源配置效率高的年份,一般都伴隨著經(jīng)濟的高速增長,而金融資源配置效率低的年份也帶來了經(jīng)濟增長的放緩[1-5]。

        在效率測算方面,李明賢、向忠德(2011)采用投入產(chǎn)出法來建立農村金融資源配置效率的模型對中部地區(qū)農村金融資源配置效率進行研究。余霞民(2016)采用資本配置效率模型對長三角金融資源配置效率進行研究。楊友才、王希、孫亞男(2019)采用基于面板的廣義DEA方法對金融資源配置效率進行測算。林進忠、藍麗嬌(2019)構建DEA模型測算福建省金融配置效率值并選用Malmquist指數(shù)進行動態(tài)效率研究。常海嬌(2016)借助DEA-Tobit模型,對影響山東省金融效率值和影響因素進行實證分析[6-12]。

        綜上所述,盡管學者從各個角度利用不同方法對金融資源配置效率進行測算,但對于金融資源配置效率與影響因素之間的相關性研究較少。鑒于此,本文綜合運用DEA模型和Malmquist指數(shù)模型,從靜態(tài)和動態(tài)兩個方面對長三角金融資源配置效率進行研究,再根據(jù)Tobit回歸模型探究其影響要素,從而為長三角地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展提供建議。

        二、模型設計

        1.Dea模型

        Dea模型即數(shù)據(jù)包絡模型,最先由美國的 Charnes、Cooper 和 Rhodes 三人于 1978年研究提出的。它是利用線性規(guī)劃方法決策具有多個投入和多個產(chǎn)出指標同類型部門間相對有效的一種非參數(shù)方法。該方法分為規(guī)模收益不變的 CCR 模型和規(guī)模收益可變的BCC模型,鑒于金融資源配置中相對能夠容易控制投入,決定采用產(chǎn)出導向的規(guī)模收益可變模型,即BCC模型:

        Minθ

        (1)

        λj≥0,J=1,……,n.

        其中,xij表示第j個城市第i個投入指標;yrk表示第j個城市第r個產(chǎn)出指標;θ(0≤θ≤1)表示決策單元的綜合技術效率;λ是決策單元的線性組合系數(shù)。

        2.Malmquist指數(shù)模型

        Malmquist指數(shù)模型最初是由瑞典經(jīng)濟學家Malmquist(1953)[13]提出的,之后Fare(1994)[14]等人將這一理論與DEA模型結合起來使得這一指數(shù)模型廣泛應用于測算生產(chǎn)效率。Malmquist指數(shù)模型可以分析不同決策單元在不同時期的效率變動情況,而DEA模型是一種靜態(tài)分析,Malmquist指數(shù)模型與DEA模型結合正好可以彌補這一缺點。Malmquist指數(shù)模型如下:

        (2)

        (3)

        采用t時期和t+1時期指數(shù)的幾何平均值,得到兩時期生產(chǎn)率變化的Malmquist指數(shù)模型:

        M0(xt,yt,xt+1,yt+1)=

        (4)

        公式(4)可變形為:

        (5)

        綜合技術效率(EFFCH)=

        (6)

        技術進步率(TECHCH)=

        (7)

        綜合技術效率分解成純技術效率(PECH)和規(guī)模效率(SECH),所以Malmquist指數(shù)模型的最終公式為M0(xt,yt,xt+1,yt+1)=PECH×SECH×TECHCH.

        (8)

        3.Tobit模型

        由于DEA計算出的效率值都大于0,數(shù)據(jù)會出現(xiàn)截斷。若用普通最小二乘法,選取DEA模型測算出來的效率值作為因變量做回歸模型,得到的結果會出現(xiàn)誤差,通常采用Tobit模型,其函數(shù)形式為:

        (9)

        三、指標選取及數(shù)據(jù)來源

        1.指標選取

        投入指標從資本投入、人力資源投入來考慮,資本投入用長三角地區(qū)金融機構貸款余額表示,人力資源投入是長三角各城市金融業(yè)從業(yè)人數(shù)。產(chǎn)出指標用長三角各城市金融業(yè)增加值來表示。表1列出了具體的指標選取。

        表1 金融資源配置效率測算指標

        2.數(shù)據(jù)來源

        根據(jù)《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》,基于紹興金融業(yè)增加值數(shù)據(jù)的缺失,選擇上海、南京、無錫、常州、蘇州、南通、鹽城、揚州、鎮(zhèn)江、泰州、杭州、寧波、嘉興、湖州、紹興、金華、舟山、臺州、合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、滁州、池州、宣城25個城市作為此次研究的長三角城市群。數(shù)據(jù)來源于2012年-2017年的《上海統(tǒng)計年鑒》《江蘇省統(tǒng)計年鑒》《浙江省統(tǒng)計年鑒》《安徽省統(tǒng)計年鑒》以及各城市的統(tǒng)計年鑒。

        四、實證研究結果與分析

        1.基于DEA模型金融資源配置效率靜態(tài)分析

        本文通過Deap2.1軟件對長三角地區(qū)25個城市2012年-2017年的金融資源效率值進行測算,測算結果省略,僅列出來均值情況,如表2。

        表2 長三角城市2012年-2017年金融資源配置效率均值

        綜合技術效率(crste)反映的是金融資源配置效率,它代表的是在各城市金融資源投入量一定的情況下實際產(chǎn)出量與能達到的最大產(chǎn)出量之間的差值,衡量投入的金融資源是否充分發(fā)揮作用。規(guī)模效率(scale)指的是實際規(guī)模與最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模之間的距離。純技術效率反映了一個地區(qū)或企業(yè)的管理能力、制度的運行能力和技術的運用能力。綜合技術效率(vrste)=純技術效率×規(guī)模技術效率。對于效率值而言,值的大小越接近于1表明效率越好,效率值等于1表明DEA有效。

        通過計算得出如下結果:

        第一,2012年-2017年長三角所有城市的綜合技術效率值均值都小于1,均為非DEA有效,金融資源配置效率欠佳,金融資源利用率并非最優(yōu)或者投入不足。其中,上海的純技術效率值等于1,但規(guī)模效率值小于1,說明金融資源配置純技術有效,造成上海金融資源配置非DEA有效的原因與規(guī)模效率有關。上海除2012年和2013年綜合技術效率值分別為0.894、0.956外其他年份都為1,并且這兩年純技術效率都為1,說明2012年和2013年上海的資源投入可能不足,滿足不了市場的需求。

        第二,從純技術效率來看,杭州、寧波、嘉興、湖州、金華、舟山、臺州、合肥、蕪湖、馬鞍山、安慶、滁州、宣城的值都低于平均值。從規(guī)模效率來看,舟山、馬鞍山、銅陵、安慶、滁州、池州、宣城的值都低于平均值。這些城市在綜合效率排名中排名靠后,金融資源配置結構有待提高。

        2.基于 Malmquist指數(shù)模型金融資源配置效率動態(tài)分析

        利用deap2.1軟件計算結果如表3、表4。

        表3給出不同年份長三角地區(qū)Malmquist指數(shù)(全要素生產(chǎn)率)及其分解的變化,總體來看:

        表3 長三角地區(qū)城市各年份Malmquist指數(shù)及其分解

        第一,2012年-2017年長三角地區(qū)25個城市全要素生產(chǎn)率均值為1.030,平均增長率為3%,呈遞增狀態(tài)。

        第二,從年均增長率的分解角度,技術進步率的年均增長率為4%,說明生產(chǎn)效率的提高主要是基于技術進步的拉動,規(guī)模效率的年均增長率僅為0.7%,對Malmquist指數(shù)的年均增長率拉動作用很小。純技術效率平均值小于1,表明造成長三角城市全要素生產(chǎn)率增長的原因是技術進步的提升而不是技術效率的提高。

        第三,分時期來看,2012年-2013年TFP的值是研究期內最低的一年,主要受規(guī)模效率降低的影響。2013年-2014年、2014年-2015年、2015年-2016年Malmquist指數(shù)都大于1,TFP均為正增長,說明這三個期間金融資源利用效率都是提升的,2015年-2016年的增長率最高。2016年-2017年Malmquist指數(shù)下降主要是綜合技術效率下降所導致的,說明金融資源的投入沒有得到合理利用,配置結構存在問題,金融體系不健全。

        表4是長三角不同城市Malmquist指數(shù)及其分解的結果,綜合來看:

        表4 長三角各城市Malmquist指數(shù)及其分解均值

        第一,2012年-2017年大部分城市的全要素生產(chǎn)率都大于1,處于增長狀態(tài),主要依賴于技術進步的拉動。

        第二,分省份來看,安徽省各城市Malmquist指數(shù)均大于或等于1,配置效率整體情況最好,由表3可知平均增長率為22.1%。江蘇省除常州和鹽城外其他城市全要素生產(chǎn)率都處于增長態(tài)勢,Malmquist指數(shù)的均值為1.024,處于正增長。浙江省金融資源配置效率整體情況最差,除臺州外,其他城市Malmquist指數(shù)呈現(xiàn)負增長,主要受純技術效率影響,說明浙江省金融資源配置結構較差,技術應用和金融市場管理能力不足。

        第三,在研究的25個城市中蕪湖的Malmquist指數(shù)最高,平均增長率為16.2%。金華的Malmquist指數(shù)最低,下降了10.1%,主要是純技術效率下降導致的,即金融市場管理水平出現(xiàn)問題。從Malmquist指數(shù)的分解來看,長三角城市2012年-2017年技術進步率均大于1,表明技術進步對金融資源的利用和配置具有促進作用。

        3.基于Tobit模型金融資源配置效率影響因素分析

        為了進一步研究影響長三角城市金融資源配置效率的因素,選取前文DEA測算結果中各城市的綜合技術效率作為因變量,綜合社會、經(jīng)濟、政策方面的考慮,選取如下解釋變量:(1)經(jīng)濟發(fā)展程度(ECO),用各城市的人均GDP與長三角人均GDP的比值來表示。(2)政府干預程度(GOV),用各城市地方政府各年的財政支出占當年的地方生產(chǎn)總值的比重來反映。(3)消費水平(CON)用各城市當年社會消費品零售總額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來衡量。(4)產(chǎn)業(yè)結構(IND),用各城市第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與各城市生產(chǎn)總值的比值來表示,以反映各地區(qū)產(chǎn)業(yè)結構水平。結合影響因素指標的選取構建如下Tobit回歸模型:

        Yti=β0+β1ECO+β2GOV+

        β3CON+β4IND+μi+εti.

        (10)

        其中:i表示城市,t表示時間,Yti表示第i個城市第t年的金融資源配置效率;β0為截距項;β1~β4I為解釋變量的回歸系數(shù)。

        對表5的結果分析如下。

        表5 長三角城市金融資源配置效率影響因素的Tobit回歸結果

        第一,各城市的經(jīng)濟發(fā)展程度在1%的顯著性水平上與金融資源配置效率呈正相關關系,回歸系數(shù)為-0.1805,說明由于資本種類多、規(guī)模大,長三角經(jīng)濟發(fā)展程度高的城市金融資源利用率低,沒有達到最優(yōu)效果。因此,經(jīng)濟發(fā)展水平高的城市反而對金融資源配置效率沒有促進作用。

        第二,政府的干預程度與金融資源配置效率呈顯著的負相關關系,回歸系數(shù)為2.5618,說明地方政府的干預會抑制金融資源的配置效率,地方政府各年的財政支出占當年地方生產(chǎn)總值的比重的提高反而會降低金融資源配置效率。

        第三,產(chǎn)業(yè)結構的回歸系數(shù)為1.4534,說明產(chǎn)業(yè)結構與金融資源配置效率在1%的顯著性水平上有明顯的正相關關系,第三產(chǎn)業(yè)占比每提高1%將促進金融效率增加1.4534%。能夠看出,第三產(chǎn)業(yè)GDP占比越高,產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化程度越高,從而促進金融資源配置效率。

        五、結論與建議

        通過 DEA 模型及Malmquist 指數(shù)分解法對長三角城市2012年-2017年的金融資源配置效率進行評價研究,并在此基礎上利用tobit回歸對影響長三角城市金融資源配置效率的因素進行研究,研究結論如下:

        第一,從靜態(tài)分析來看,長三角城市總體的金融資源配置為非DEA有效,整體金融資源投入的實際產(chǎn)出與生產(chǎn)可能性曲線的距離較遠,資源配置水平不高。各城市金融資源配置效率的差異懸殊,杭州、寧波、金華、舟山、合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、滁州、池州、宣城的綜合技術效率值都均低于平均值,其中安徽省的綜合技術效率值均低于平均值??梢园l(fā)現(xiàn)比較發(fā)達的城市大多金融資源配置有效,完善的金融市場運行制度和雄厚的經(jīng)濟基礎對于資源的配置具有推動作用。

        第二,從動態(tài)分析來看,長三角城市全要素生產(chǎn)率總體呈增長態(tài)勢,從年均增長率的分解角度,配置效率的提高主要是基于技術進步的拉動,規(guī)模效率的年均增長率為0.07%,對Malmquist指數(shù)的年均增長率的拉動作用不是很明顯。

        第三,基于Tobit回歸結果發(fā)現(xiàn),長三角城市服務業(yè)發(fā)展水平對金融資源配置效率提升有顯著促進作用,政府干預程度高和經(jīng)濟水平較高不利于金融資源配置效率提升。經(jīng)濟水平較高城市由于資本規(guī)模大、種類多可能會造成金融資本錯配,對金融資源配置效率有抑制作用。

        根據(jù)上述結論,本文提出如下建議:一是引導金融資本優(yōu)化配置。政府應給予落后城市政策性支持,引導金融資本流向相對落后城市,提高金融資源配置效率。二是加強技術創(chuàng)新,提高技術進步對金融資源配置效率的拉動作用。三是加快地方政府職能轉變,減少政府對金融資源配置化機制的干預,改善金融生態(tài)環(huán)境。四是加快推進服務業(yè)發(fā)展,調整產(chǎn)業(yè)結構失衡,加快產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級。

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